予測保守市場の規模と成長予測(2027年~2036年)、セグメント別(コンポーネント、ソリューション、導入モデル、企業規模、サービス、監視技術、エンドユーザー)、地域別需要動向(北米、アジア太平洋、ヨーロッパ)、主要国別インサイト(米国、日本、韓国、ドイツ、フランス、イタリア)、および競争環境
市場規模と成長の見通し
予知保全市場規模は2026年に175億米ドルを超え、2027年から2036年にかけて年平均成長率(CAGR)26.51%で成長し、2036年には1837億8000万米ドルを超える見込みです。2027年の業界収益は214億1000万米ドルと推定されています。
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Regional Market Dynamics
- 北米は、高度な産業オートメーション、広範なIoT導入、および資産集約型業務への分析の強力な統合により、35.40%のシェアを占めている。
- アジア太平洋地域は、スマートファクトリーへの投資、産業の近代化、大量生産におけるダウンタイム削減への需要の高まりに支えられ、年平均成長率(CAGR)31.79%で成長している。
Segment Momentum
- 企業が資産全体にわたる継続的な機器監視、予測分析、実用的なアラート、構造化された保守計画を提供するプラットフォームを優先するため、ソリューションは2026年に市場の76.1%を占める見込みです。
- スタンドアロンソリューションは、組織がより迅速な導入、特定のユースケースへの対応、そして広範なエンタープライズシステムとの大規模な統合を必要とせずに段階的な展開を求めるため、最も急速に成長している分野です。
Market Expansion Drivers
- インダストリー4.0におけるIoTセンサーの統合により、リアルタイムの機器監視と予測分析が可能になります。
- 産業資産の信頼性と効率性を向上させるため、計画外のダウンタイムを削減する必要性が高まっている。
- AIとエッジコンピューティングの導入により、スマートファクトリーの保守に関する意思決定ワークフローが最適化される。
Leading Market Participants
- 予知保全市場の主要企業には、シーメンスAG(ドイツ)、IBMコーポレーション(米国)、マイクロソフトコーポレーション(米国)、SAP SE(ドイツ)、シュナイダーエレクトリックSE(フランス)、ゼネラル・エレクトリック・カンパニー(米国)、ハネウェル・インターナショナル(米国)、PTC Inc.(米国)、ロバート・ボッシュGmbH(ドイツ)、日立製作所(日本)などがある。
世界市場予測スナップショット
市場展望
- 2026年の市場規模: 175億米ドル
- 2027年の市場規模予測: 214億1000万米ドル。
- 予測市場規模: 2036年までに1837億8000万米ドル
- 成長予測: 年平均成長率(CAGR)26.51%(2027年~2036年)
Regional and Segment Outlook
- 主要地域市場: 北米
- 高成長地域拠点: アジア太平洋地域
- 主要収益セグメント: ソリューション(コンポーネント)|統合型(ソリューション)|オンプレミス型(導入モデル)|大企業向け(企業規模)|サポート&メンテナンス(サービス)|振動監視(監視技術)|製造業向け(エンドユーザー)
- 新たな機会セグメント: 175億米ドル
市場成長要因と業界動向
インダストリー4.0 IoTセンサー統合により、リアルタイムの機器監視と予測分析が可能になる。
インダストリー4.0の導入により、予測保全市場が強化されています。製造業者はIoTセンサーを機械に組み込み、機器の状態や稼働データを継続的に収集しています。接続されたセンサーは、振動、温度、圧力、機械性能などのパラメータを監視できるため、保守チームは機器の故障につながる前に異常を特定できます。リアルタイムでデータが利用できることで、より正確な保守計画が可能になり、産業オペレーターは定期点検から状態基準の資産管理へと移行できます。
産業資産の信頼性と効率性を向上させるための、計画外ダウンタイム削減へのニーズの高まり
産業事業者が予期せぬ設備停止時間を最小限に抑え、安定した生産パフォーマンスを維持しようとする中で、予知保全市場の重要性が高まっています。予期せぬ故障は製造スケジュールを中断させ、修理の必要性を高め、資産稼働率を低下させる可能性があり、潜在的な故障を早期に特定する必要性が高まっています。予知保全システムは、組織が設備の状態を評価し、実際の稼働状況に応じて保守活動の優先順位付けを行うことを支援し、保守リソースのより効率的な利用と資産の信頼性向上に貢献します。
AIとエッジコンピューティングの導入によるスマートファクトリーの保守意思決定ワークフローの最適化
AIとエッジコンピューティングは、機器データを稼働現場に近い場所でより迅速に分析することを可能にすることで、予知保全市場を牽引しています。AIアルゴリズムは、複雑な故障パターンを特定し、継続的な機械データから保守に関する知見を生成できます。一方、エッジコンピューティングは、分析前にすべての運用情報を中央システムに転送する必要性を低減します。この組み合わせにより、接続された製造環境において、異常の迅速な検出と、より迅速な保守判断が可能になります。
| 成長要因 | CAGRへの影響 | 規制の影響 | 地域的関連性 | Adoption Rate | 影響時期 |
|---|---|---|---|---|---|
| インダストリー4.0 IoTセンサー統合により、リアルタイムの機器監視と予測分析が可能になる。 | 2.00% | 適度 | 北米、ヨーロッパ | 高い | 短期的に |
| 産業資産の信頼性と効率性を向上させるための、計画外ダウンタイム削減へのニーズの高まり | 1.80% | 適度 | グローバル | 高い | 中間試験 |
| AIとエッジコンピューティングの導入によるスマートファクトリーの保守意思決定ワークフローの最適化 | 1.60% | 適度 | アジア太平洋、北米 | 新興 | 中間試験 |
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Regional Demand Dynamics
北米(最大の地域)
北米は、2026年時点で予測保全市場において最大のシェアを占め、35.40%に達すると予測されています。同地域の強固な産業基盤、高度なデジタルインフラ、そしてコネクテッドテクノロジーの早期導入は、製造業、エネルギー、運輸業をはじめとする資産集約型産業における予測保全の統合を支えてきました。機器のダウンタイム最小化、運用効率の向上、資産寿命の延長に対する重視の高まりは、データ駆動型保全戦略への投資を促進し続けています。
アジア太平洋地域(最も成長著しい地域)
アジア太平洋地域は、急速な工業化と自動化およびスマート製造への投資増加に支えられ、最も急速に成長している地域です。生産能力の拡大と産業インフラの近代化は、継続的な機器監視と予防保全を可能にする技術への需要を高めています。産業用コネクティビティ、アナリティクス、人工知能の普及拡大は、企業が生産性の向上と予期せぬ操業停止の削減を目指す中で、この地域の成長可能性をさらに強化しています。
| Parameter | North America | Asia Pacific | Europe | Latin America | MEA |
|---|---|---|---|---|---|
| Innovation Hub i スケール Nascent Developing Advanced | |||||
| Cost-Sensitive Region i スケール Low Medium High | |||||
| Regulatory Environment i スケール Restrictive Neutral Supportive | |||||
| Demand Drivers i スケール Weak Moderate Strong | |||||
| Development Stage i スケール Emerging Developing Developed | |||||
| Adoption Rate i スケール Low Medium High | |||||
| New Entrants / Startups i スケール Sparse Moderate Dense | |||||
| Macro Indicators i スケール Weak Stable Strong |
Key Country Insights
ドイツ
スマート製造の信頼性ドイツは、設備稼働率と生産継続性を向上させるため、高度な製造環境に予知保全を統合している。企業は、自動化された設備全体で効率的な保守計画を支援するセンサー駆動型監視と産業分析を優先的に活用している。
フランス
インフラストラクチャ保守インテリジェンスフランスでは、産業資産、公益事業、輸送インフラ全体に予知保全を適用し、運用効率の向上を図っている。組織は、情報に基づいた資産管理の意思決定を支援するため、データ分析を保守ワークフローに統合する動きを強めている。
イタリア
工場効率の向上イタリアでは、製造業全体における設備の信頼性向上を目指し、予知保全ソリューションが導入されている。企業は、効率的な生産計画と資産活用を支援しつつ、メンテナンスによる中断を削減する実用的な監視技術を優先的に採用している。
日本
精密機器モニタリング日本は、信頼性の高い稼働性能が求められる高付加価値の製造設備に対し、予知保全を重視している。産業界の事業者は、精密生産プロセスへの支障を最小限に抑えつつ、設備の寿命を延ばすインテリジェントな監視システムをますます導入している。
韓国
コネクテッド・インダストリアル・オペレーションズ韓国は、デジタル製造イニシアチブと産業ネットワークの連携を通じて、予知保全の導入を加速させている。企業はリアルタイム監視・分析プラットフォームを採用し、生産施設全体の設備稼働率向上と保守リソースの最適化を図っている。
アメリカ合衆国
資産パフォーマンスの最適化米国は、産業分析、コネクテッド機器、人工知能を活用して、予知保全の導入を強化している。製造業者やインフラ事業者は、予期せぬダウンタイムを削減し、保守計画を改善する状態監視技術への投資をますます増やしている。
セグメントの成長と市場動向
予知保全市場 Share (%), 提供: 成分, 2026
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무료 샘플 보고서 요청コンポーネントセグメント分析:ソリューション(最大セグメント)対サービス(最も成長率の高いセグメント)
ソリューション分野は、資産の状態を監視し、運用データを分析し、操業に支障をきたす前に潜在的な機器の故障を特定する技術の普及拡大に支えられ、2026年には予測保全市場の76.1%を占め、市場を席巻しました。統合された予測保全ソリューションは、組織が資産の可視性を向上させ、保守スケジュールを最適化し、事後対応型の修理への依存度を低減するのに役立ちます。接続されたセンサー、データ分析、人工知能の利用拡大は、機器データを実用的な保守に関する洞察に変換できるプラットフォームへの需要をさらに高めています。
サービス分野は、組織が導入、システム統合、データ管理、継続的な最適化のための専門的なサポートをますます求めるようになるにつれ、最も急速に成長している分野です。多くの産業ユーザーは、予測保全技術を既存の運用システムに接続し、効果的な保守ワークフローを開発するために、外部の専門知識を必要としています。データ駆動型保守環境の複雑化と、技術投資からのリターンを最大化する必要性が高まっていることが、コンサルティング、導入、マネージドサービスに対する需要の高まりにつながっています。
ソリューションセグメント分析:統合型(最大セグメント)対スタンドアロン型(最も成長著しいセグメント)
2026年には、統合型ソリューションが市場最大のシェアを占めました。これは、保守に関するインテリジェンスを、より広範な運用システム、資産管理システム、およびエンタープライズシステムと連携させるソリューションへの需要の高まりを反映しています。統合型プラットフォームは、機器のパフォーマンスをより包括的に把握することを可能にし、保守チームが介入計画を立てる際に複数のソースからのデータを活用することを可能にします。また、連携したワークフローをサポートし、業務全体にわたる意思決定を改善できるため、複雑な資産環境を管理する組織にとって特に価値があります。
スタンドアロン型ソリューションは、既存の技術インフラを大幅に変革することなく、対象を絞った予知保全機能を提供できるため、最も急速に成長しているソリューションタイプとして台頭しています。予知保全市場では、組織はより包括的な導入に先立ち、特定の機器、生産プロセス、または保守上の課題に対処するための専用ツールをますます採用するようになっています。迅速な導入、高い柔軟性、そして定義されたユースケースにおける予知保全の価値を実証できる能力が、このセグメントの成長を支えています。
| セグメント | サブセグメント | Largest Segment | Fastest Growing |
|---|---|---|---|
| 成分 | ソリューション、サービス | 解決 | サービス |
| 解決 | 統合型、スタンドアロン型 | 統合 | スタンドアロン |
| 展開モデル | クラウド、オンプレミス | オンプレミス | 雲 |
| 企業規模 | 中小企業、大企業 | 大企業 | 中小企業 |
| サービス | 統合と導入、サポートと保守、トレーニングとコンサルティング | サポートとメンテナンス | 研修およびコンサルティング |
| モニタリング手法 | トルク監視、振動監視、オイル分析、サーモグラフィ、腐食監視、その他 | 振動モニタリング | オイル分析 |
| 最終用途 | 航空宇宙・防衛、自動車・輸送、エネルギー・公益事業、ヘルスケア、IT・通信、製造業、石油・ガス、その他 | 製造業 | 航空宇宙・防衛 |
競争環境と市場ポジショニング
予知保全市場における主要企業:
1. シーメンスAG(ドイツ)
2. IBMコーポレーション(アメリカ合衆国)
3. マイクロソフト社(米国)
4. SAP SE(ドイツ)
5. シュナイダーエレクトリックSE(フランス)
6. ゼネラル・エレクトリック社(アメリカ合衆国)
7. ハネウェル・インターナショナル社(米国)
8. PTC Inc.(米国)
9. ロバート・ボッシュ社(ドイツ)
10. 日立製作所(日本)
予測保全市場は、機械学習アルゴリズム、センサーベースのモニタリング、および産業分析プラットフォームへの投資増加によって形成されつつあります。企業は、製造業やエネルギー分野において、運用停止時間の削減と資産パフォーマンスの向上を目指し、予測モデリングの精度向上に取り組んでいます。IoTインフラストラクチャとメンテナンスプラットフォームの統合は、技術革新と市場競争力をさらに加速させています。
| 企業 | 市場シェア | 企業売上高 | 売上高CAGR(%) | 製品ポートフォリオ | 地理的展開 | イノベーション/研究開発の重点分野 | 戦略的展開 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Siemens AG (Germany) | |||||||
| IBM Corporation (United States) | |||||||
| Microsoft Corporation (United States) | |||||||
| SAP SE (Germany) | |||||||
| Schneider Electric SE (France) | |||||||
| General Electric Company (United States) | |||||||
| Honeywell International Inc. (United States) | |||||||
| PTC Inc. (United States) | |||||||
| Robert Bosch GmbH (Germany) | |||||||
| Hitachi Ltd. (Japan). |
Industry Development/News
| Company Name | Date | Key Development |
|---|---|---|
| Fullbay | 2026年3月 | Fullbayは、AIを活用した予知保全機能を自社の大型車両フリート管理サービスに統合するため、Pitstopを買収しました。この戦略的な買収により、過去のサービスデータとリアルタイムの予測分析を組み合わせることで、機器の故障を予測し、フリートの稼働率向上とフリートオペレーターの修理効率全体の向上を実現します。 |
| Bosch | 2026年3月 | ボッシュは、商用車両分野における予知保全能力を拡大するため、Uptakeを買収しました。UptakeのAIベースの資産監視および故障予測ソフトウェアを活用することで、ボッシュは車両のダウンタイムを削減し、車両運行事業者の運用パフォーマンスを最適化するデータ駆動型ソリューションを提供する能力を強化します。 |
| I-care | 2025年12月 | I-careは2,000万ユーロの資金調達と借り換えラウンドを成功させ、企業価値は10億ユーロに達しました。この資金注入により、同社の産業メンテナンス分析プラットフォームのグローバル展開が促進されます。このプラットフォームは、AIを活用した状態監視によって機器の信頼性を向上させ、予防的でデータ中心のメンテナンス戦略への移行を支援します。 |
| Anthropic | 2025年11月 | AnthropicはIFS Nexus Blackと提携し、Claude言語モデルを活用したAI搭載の予測保守システム「Resolve」を発表しました。このプラットフォームは、AIによる生成型診断を通じて製造現場における早期故障検出と保守最適化を可能にし、従来のルールベースシステムよりも高度な産業資産インテリジェンスを提供します。 |
| Webfleet | 2025年10月 | WebfleetとQuestarは、車両運行事業者向けに設計されたAI搭載の予測保守ソリューションを発表しました。このプラットフォームは、コネクテッドカーのデータと高度な分析機能を統合することで、車両の不具合が故障に至る前に事前に特定することを可能にし、予期せぬダウンタイムの削減と保守スケジュールの効率化に貢献します。 |
| Schneider Electric | 2025年9月 | シュナイダーエレクトリックは、ホルシムとのパートナーシップを拡大し、アレシュドセメント工場にAIベースの予知保全システムを導入しました。この取り組みは、高度な分析機能をセメント製造ワークフローに統合することで、設備の信頼性向上、予期せぬ生産停止の削減、そして重工業における産業デジタル化の推進を加速させることを目的としています。 |
| Schneider Electric | 2025年9月 | シュナイダーエレクトリックは、配電システム向けソリューション「EcoCare Advanced+」を発表しました。このソリューションは、24時間365日のリモート監視とAIを活用した状態監視に基づくメンテナンス機能を提供します。これにより、プロアクティブな資産管理と運用安全性の向上を実現し、産業事業者は専門家による優先的なサポートとリアルタイムの行動データ分析を通じて、メンテナンスリソースの優先順位付けを行うことができます。 |
| MaintainX | 2025年7月 | MaintainXは1億5000万ドルの資金調達に成功し、企業価値は25億ドルに達した。この資金は、AIを活用した保守・予測分析プラットフォームの拡張を支援するために活用される。今回の投資により、大規模な運用環境において、産業保守ワークフローの効率化、機器の信頼性向上、ダウンタイム削減を目的とした高度なツールの開発が促進される。 |
| Siemens | 2025年6月 | シーメンスは、ザクセンミルヒ・レッパースドルフ社と提携し、食品・飲料業界向けに同社の予測保全ソリューション「Senseye」を展開しました。このプロジェクトにより、重要な機器の故障を早期に検知することが可能となり、SenseyeとSAP Plant Maintenanceの統合も計画されています。これは、高スループットの加工工場におけるデータ駆動型メンテナンスのための拡張可能なモデルを実証するものです。 |
| Siemens | 2025年3月 | シーメンスは、産業オペレーションを支援するために設計された、生成型AI搭載のメンテナンスモジュールを「インダストリアル・コパイロット」に追加しました。このソリューションは、AIアシスタントをメンテナンスワークフローに直接統合することで、故障検出機能と運用上の意思決定能力を向上させ、メンテナンスチームがライフサイクル全体にわたって資産の状態をより適切に管理できるようにします。 |
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予知保全市場 — カスタムセグメント
| セグメント | サブセグメント |
|---|---|
| 資産の種類 | 回転機器、固定機器、生産機械、電気・電子機器 |
| 保守戦略 | 状態基準保全、予知保全、予防保全、事後保全 |
| 購入者機能 | 保守・信頼性、運用・生産、資産管理、エンジニアリング・設備 |
予知保全市場 — カスタム目次
| カスタム章 | カスタム詳細 |
|---|---|
| 予知保全導入成熟度ベンチマーク |
|
| AIとデジタルツインの統合ロードマップ |
|
| 予知保全の投資対効果(ROI)とビジネスケースのベンチマーク |
|
異なるデータの切り口が必要ですか?
カスタムリサーチを依頼予知保全市場の規模はどれくらいですか?
今後10年間で、予知保全業界はどのように成長すると予想されますか?
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予知保全市場において、ソリューションが最大のシェアを占めるのはなぜでしょうか?
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北米が予知保全ソリューションの最大の市場である理由は?
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調査チームと調査手法
Fundamental Business Insightsの各レポートは、各分野を専門とする専任のリサーチチームによって作成され、体系化された一次調査および二次調査の手法を通じて検証され、提供前に正確性を確認しています。
調査チーム概要
担当: Industrial Automation & Equipment 調査チーム
納品
公開済み
Demand
利用可能
サポート
信頼性とコンプライアンス
調査対象分野
10 対象分野リサーチインテリジェンス
| 情報源 | 参照 |
|---|---|
| International Society of Automation (ISA) | www.isa.org |
| International Organization for Standardization (ISO) | www.iso.org |
| National Institute of Standards and Technology (NIST) | www.nist.gov |
| IEEE | www.ieee.org |
| VDMA (German Mechanical Engineering Industry Association) | www.vdma.org |
| Association for Advancing Automation (A3) | www.automate.org |
| International Federation of Robotics (IFR) | ifr.org |
| ASME (American Society of Mechanical Engineers) | www.asme.org |
| ASHRAE | www.ashrae.org |
| American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) | www.ashrae.org |
| Material Handling Industry (MHI) | www.mhi.org |
| OSHA (Occupational Safety and Health Administration) | www.osha.gov |
| National Fire Protection Association (NFPA) | www.nfpa.org |
| ASTM International | www.astm.org |
| International Electrotechnical Commission (IEC) | www.iec.ch |
| Open Process Automation Forum (The Open Group) | www.opengroup.org/open-process-automation-forum |
| AGMA (American Gear Manufacturers Association) | www.agma.org |
| Association of Equipment Manufacturers (AEM) | www.aem.org |
| Food and Agriculture Organization (FAO) | www.fao.org |
| International Labour Organization (ILO) | www.ilo.org |
調査ワークフローと品質保証
データ収集
一次調査および二次調査を通じて収集された検証済み情報。
データトライアングレーション
複数の独立したデータソースによるクロスバリデーション。
予測モデル
過去のトレンドと分析モデルを用いて市場規模を推計。
アナリスト検証
正確性と一貫性を確認するため、専門家によるレビューを実施。
編集・品質レビュー
公開前に最終的な編集、品質、コンプライアンスチェックを実施。
最終公開
社内レビュー工程を完了した後に公開。
レポート対象範囲
📊 市場評価
- 市場規模と予測
- 市場セグメンテーション
- 地域分析
- 成長要因と課題
- 市場ダイナミクス
🏢 競争インテリジェンス
- 競争環境
- 企業プロファイル
- 競合ベンチマーキング
- M&A
- 市場シェア分析または主要企業戦略
🔍 戦略分析
- バリューチェーン分析
- ポーターのファイブフォース分析
- PESTLE分析
- 価格動向
- 需給分析
🚀 将来展望
- 技術動向
- 規制環境
- 投資・資金調達環境
- 新たな機会
- 今後の市場展望
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